CIO Roundtable ¿Está lista su organización para aprovechar el

CIO Roundtable
¿Está lista su organización
para aprovechar el potencial
que ofrece Big Data?
Contenido
Introducción3
¿Qué es Big Data?4
¿Está lista su organización para Big Data?
Preguntas relevantes6
Roadmap para una adecuada implementación
8
Insights del panel de expertos9
Opinión de los asistentes10
Conclusiones11
Introducción
Big Data, como muchos conceptos y prácticas
que actualmente emergen en el rápido ascenso tecnológico,
está llamando la atención de las organizaciones que buscan
mantenerse actualizadas en temas de tecnología; sin
embargo, aún existen muchas preguntas sobre lo que
realmente significa este concepto y qué implicaciones
tendrá para ellas.
Lo cierto es que los volúmenes de datos se han disparado
de forma increíble en los últimos años, debido a las distintas
plataformas tecnológicas con las que interactuamos día
con día, por lo que se vuelve crítico que los directores
de información puedan entender y prepararse para administrar
una información cada vez más abundante y compleja, a
fin de realmente responder las necesidades de sus clientes
y tomar una ventaja competitiva en el mercado.
Para profundizar sobre el tema, la cuarta sesión de CIO
Roundtable tuvo el honor de contar con la visita
del especialista John Martelli, Director de Gestión de
la Información en Deloitte, y con la colaboración de dos
directivos con una amplia experiencia en el manejo
de datos masivos.
De esta forma, CIO Roundtable cumple con su misión
de llevar a sus miembros la información más relevante
y de mayor valor para sus organizaciones. El presente
documento contiene las ideas más relevantes que surgieron
durante la sesión. Esperamos que esta información sea de
su interés y le dé nuevas ideas para mejorar el desempeño
de su negocio.
Atentamente:
Omar Camacho
Socio de Consultoría
Responsable de Clientes y Mercados
CIO Roundtable ¿Está lista su organización para aprovechar el potencial que ofrece Big Data?
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¿Qué es
Big Data?
El concepto de Big Data se refiere a juegos de datos
tan grandes y complejos que crean retos significativos
para la administración de datos tradicionales y sus
herramientas de análisis. Generalmente son datos
que no están estructurados y provienen de fuentes no
tradicionales, generados en su mayoría, en tiempo real.
Las fuentes de esta información masiva son numerosas
y están creciendo. Entre ellas se encuentran las transacciones
de mercados financieros y sitios de comercio electrónico,
los chats en redes sociales, las señales de etiquetas
RFID, las conversaciones por teléfonos celulares, las
cámaras de tráfico urbano, las cámaras de vigilancia,
los patrones para búsquedas en la web y navegación,
etc. En este sentido, los números que arrojan todas estas
plataformas de comunicación son realmente asombrosos:
• 6 billones de teléfonos celulares actualmente en uso,
los cuales representan el 87% de la población mundial
• 1.2 billones de usuarios de la web móvil en el mundo,
que representan el 17% de la población mundial
• 30 millones de contenidos compartidos en Facebook
cada mes
• Existen más de 60 billones de dispositivos inteligentes
en el mundo y se espera que el número se eleve a más
de 200 billones para 2015
• Un 60% de crecimiento en el volumen de datos se
pronostica cada año1
Cumplir con el desafío de administrar y aprovechar esta
cantidad de datos no es fácil. Muchas organizaciones
requieren modificar sus ambientes tradicionales de
tecnología de la información (TI), que están diseñados
para proporcionar almacenamiento para bajos volúmenes
de datos, principalmente estructurados, usando
herramientas tradicionales de Business Intelligence (BI).
En su lugar, deben considerar adoptar un ambiente de TI
más flexible que aproveche las arquitecturas híbridas –por
ejemplo, la modalidad de nube- y que tenga la capacidad
para manejar múltiples tipos de datos en el rango
de petabyte y exabyte.
4
Este uso de tecnología más avanzada en la gestión
de datos crea otro reto para las organizaciones: reunir
al capital humano que posea la habilidad de desempeñar
roles cada vez más híbridos, a fin de sacar provecho real
de esta tecnología; para esto se requerirá de talento
proveniente de diversas áreas que no están tradicionalmente
asociadas con Tecnología, como podrían ser las áreas
de mercadotecnia, ventas y otros sectores operativos de
negocio.
Dimensiones de Big Data
Big Data abarca tres dimensiones principales:
• Velocidad. Se refiere a la frecuencia de la generación
de datos, incluyendo lotes, frecuencia, tiempo real
y flujos
• Variedad. Son las fuentes de los datos y se pueden
clasificar en estructuradas, no estructuradas
o semi-estructuradas
• Volumen. Es la cantidad de datos, actualmente es
medida en terabytes, en un futuro pueden ser
petabytes, exabytes y hasta zettabytes
Dada esta situación, las compañías deben trabajar
para administrar de manera efectiva estos datos no
estructurados, y para realizarlo será necesario invertir
cada vez más en tecnología de almacenamiento. Gartner
proyecta que la información corporativa crecerá más de
650% de 2010 al 2014. Además, se espera que el 80%
de los datos no estén estructurados.2 Por lo tanto, es
importante que las compañías aprovechen la afluencia
de datos para recoger nuevas perspectivas: Big Data
representa, ante todo, una fuente sin límite de clientes,
productos e inteligencia de mercado.
1 Fuente de información: McKinsey Report International
Telecommunication Union
2 Gartner Webinar: Technology Trends You Can’t Afford
to Ignore (January 2010)
Modelo de Madurez en la
Administración de la Información
Análisis de datos
Administración
de datos
Establecimiento de los
cimientos de Gobierno
de Datos
Reporteo
Procesos estandarizados
de negocio
Entrega de información
aislada por puente
Se enfoca menos en lo
que pasó y se enfoca en
cuál fue la causa
Drill downs en un
ambiente OLAP
Entrega de información
integrada por varias
fuentes
Predictivo
Entrega información
para efectos de
predicción
Utiliza minería de datos
avanzada y el poder de
algoritmos predictivos
Rapidez en la
información
La información debe
ser cercana al tiempo real
La entrega de información
para tomas de decisiones
operativas debe de ser
realizada en un lapso
de tiempo muy corto
Identificación de patrones
de comportamiento
Big Data
Entrega de grandes
cantidades de información
multiestructurada
(fuentes estructuradas
y no estructuradas) para
minería avanzada de
datos con fines predictivos
Principios de toma de
decisiones operativas
automatizadas con base
en la información
entregada
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¿Está lista su organización para
Big Data?
Preguntas relevantes
Nuestro experto John Martelli recomendó a los miembros
de CIO Roundtable que antes de emprender cualquier
práctica alrededor de la gestión de datos masivos, es necesario
hacer un autoanálisis sobre nuestras expectativas con
esta herramienta y hacer un check up de los elementos
con los que contamos para su implementación. Conocer
este punto de partida nos permitiría tener un mejor
retorno de inversión y un mayor control en la gestión
de la información.
Al respecto, Francisco Rocha, Gerente Senior de SAP
de Deloitte Consulting, comentó que las posibilidades
e implicaciones de Big Data aún son poco conocidas en
nuestro país, por lo que el primer paso es que las empresas
mexicanas conozcan de qué trata el tema, definan sus
expectativas y revisen aspectos como infraestructura,
talento y funciones operativas.
Dadas estas perspectivas, Martelli expuso una serie
de retos y cuestionamientos que abarcan los distintos
aspectos que involucra un acercamiento a Big Data; estas
preguntas pueden ser muy útiles antes de emprender
cualquier inversión en la herramienta:
Retos Tecnológicos
6
Tema
Reto principal
Preguntas relevantes
Escalabilidad
Flexibilidad de la infraestructura para interactuar con un
alto volumen de datos, usando una variedad de formatos.
Costo y esfuerzo asociado a la escalabilidad.
¿Qué niveles de disponibilidad y confiabilidad son posibles en las
operaciones críticas con grandes volúmenes de datos?
¿Quién puede proveerle la mejor escalabilidad y almacenaje, en tiempo real?
¿Está justificada la inversión para formar una infraestructura adecuada
para administrar Big Data?
Integración
El incremento de la complejidad, variedad y volumen de
datos da como resultado un aumento de la inversión de
tiempo y dinero para saltar las brechas de cumplimiento,
administración y apalancamiento de datos, entre múltiples
plataformas y sistemas.
Implicación de estándares y maestría en la administración
de datos.
Con el incremento en el volumen de datos, ¿cuál es la mejor infraestructura
y estrategia de integración para responder a las crecientes demandas
de volumen y velocidad de procesamiento?
¿Cómo se pueden integrar los datos no estructurados junto al resto
de los datos almacenados en sistemas tradicionales?
Despliegue
Identificación de las mejores soluciones en software y
hardware; selección de la mejor infraestructura.
Cambiar los sistemas preexistentes por nueva tecnología.
Con el incremento de la complejidad del ambiente, ¿cómo desarrollaremos
una estrategia para la integración y el despliegue?
Debido al grado de especialización de proceso, ¿es el Cloud Computing
una plataforma adecuada? Y si lo es, ¿qué variante es la que se necesita
(privada, pública, híbrida)?
Analytics
Gasto considerable de tiempo y dinero para crear
algoritmos que escalen al volumen de Big Data y que
mejoren la experiencia y opciones del usuario.
Con tanta profusión de datos, ¿cuáles son las preguntas adecuadas para
obtener un entendimiento que agregue valor a la empresa y a nuestros
clientes?
¿Cómo podemos ajustar la experiencia de los usuarios para obtener
conocimiento a través de Analytics?
¿Cómo pueden comprender los tomadores de decisión los resultados de
los análisis, para ejecutar rápidamente acciones?
Retos de calidad de dato
Tema
Reto principal
Preguntas relevantes
Calidad de dato
Calidad comprometida, debido al volumen y variedad
de los datos.
Costos de mantenimiento de la calidad del dato: validez,
integridad, consistencia, relevancia, completitud y exactitud.
¿Qué datos se deben conservar y cuáles serán los criterios de calidad?
¿Cómo vamos a asegurar la calidad de los datos no estructurados?
¿Cómo vamos a medir la calidad de la extracción y procesos usados
para Big Data?
Gobernanza
Identificar los requisitos para la protección de los datos
y desarrollar una apropiada estrategia de gobernanza.
Reevaluación de las políticas de datos internas y externas,
así como de las regulaciones.
¿Qué tipo de gobierno es apropiado en un escenario cambiante
respecto a los datos?
¿Qué licencias y propiedad intelectual aplican cuando un ambiente
de Big Data atraviese toda la organización, incluso, globalmente?
¿Cómo deben interpretarse el ciclo de vida del dato en un contexto
de Big Data?
Privacidad
Temas de privacidad, relacionados directa o indirectamente
con el uso de Big Data. Mayores implicaciones en los temas
de seguridad.
¿Cómo planea cumplir su compañía con la protección de datos
personales?
Si usa un hospedaje externo, ¿qué garantías le ofrecen para mantener
la privacidad de su información?
¿Qué aspectos de seguridad y privacidad influirán en el diseño de un
ambiente de Big Data, a fin de reducir la vulnerabilidad ante riesgos
internos y externos?
Retos de Talento
Tema
Reto principal
Preguntas relevantes
Talento
Identificar y adquirir el skill set requerido para entender y
apalancar Big Data.
¿Tiene su organización el skill set necesario para apalancar Big Data?
CIO Roundtable ¿Está lista su organización para aprovechar el potencial que ofrece Big Data?
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Roadmap
para una adecuada implementación
Para llevar estos conceptos a la acción, Martelli explicó
a los asistentes que el camino hacia una implementación
exitosa comienza con un cuestionamiento por parte
de los tomadores de decisiones y luego, se procede
a definir las fuentes de datos y las tecnologías que se
requieren para hacer frente a las necesidades.
pueden proporcionar información que puede ser
aprovechada. El análisis y la evaluación de las capacidades
actuales pueden proporcionar información sobre
las herramientas que se pueden integrar con tecnologías
más apropiadas para manejar Big Data.
Paso 3. Identificar y definir los casos de uso.
El experto sugirió un roadmap a seguir para implementar
adecuadamente cualquier iniciativa relacionada con Big Data.
Con base en las evaluaciones y las prioridades de negocio
identificar y priorizar grandes casos de uso de datos,
es decir, ¿en qué contexto y para qué propósito vamos
a utilizar la información recabada?
Paso 1. Identificar oportunidades.
Paso 4. Implementar pilotos y prototipos.
La identificación de oportunidades estratégicas comienza
con las preguntas hacia las cuestiones críticas de la
implementación (tal como se mostró en el capítulo
anterior). Este proceso es independiente de los datos
subyacentes (volumen, variedad y velocidad) y por
lo tanto, es aplicable tanto a datos tradicionales
y estructurados como a grandes volúmenes no
estructurados.
Identificar las herramientas, tecnologías y procesos
que podemos utilizar para los casos de uso ya identificados,
y a continuación, implementar pilotos y prototipos. Mucho
tiempo y dinero se puede ahorrar mediante la adopción
de un usuario de negocios que esté impulsado por un
piloto o prototipo, que se enfoque en iniciativas
que proporcionen valor al negocio.
Paso 5. Adoptar estrategias en la producción.
Paso 2. Evaluación de las capacidades actuales.
La evaluación de las capacidades actuales es crucial
para identificar el alcance y los requisitos para las iniciativas
de Big Data. Los datos y la evaluación de la aplicación
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Una vez identificadas y comprobadas, priorizar
e implementar las iniciativas que hayan resultado
ser exitosas en la pruebas y hayan demostrado
ofrecer un alto valor en la producción.
Insights
del panel de expertos
En esta ocasión el CIO Roundtable tuvo el privilegio de
contar en su panel de discusión con dos importantes
directivos de tecnología, de empresa pública y privada
respectivamente. Algunos de los puntos de vista
más relevantes que expresaron los expertos fueron
los siguientes:
¿A qué tipo de volúmenes de datos se enfrentan
ustedes?
• En industrias como retail, el nivel de detalle es sumamente
importante. Se guarda información de todos los tickets
de las tiendas a nivel global, se hace el análisis de
toda la canasta de nuestros consumidores, toda la
información de punto de venta de todos los países; más
la información de back office, financiera y de recursos
humanos, se guarda información sobre los hábitos
de los consumidores, analizando las redes sociales
y las plataformas de e-commerce.
• En el sector público, la información de diversas bases
de datos pueden ayudar a tener una mejor seguridad
y control en diversos trámites y servicios, pero se
necesitan cambiar paradigmas, hacer análisis de bases
cruzadas, integrar datos con información relevante a
nivel nacional; es en estos requerimientos cuando se
ven la áreas de oportunidad: problemas de hardware,
performance inadecuado, etc.
¿Cómo va a trasformar Big Data a los negocios?
• Big Data no es algo nuevo para las empresas que están
acostumbradas a manejar grandes volúmenes de
información, sin embargo el tener muchos datos, no
significa entenderlos ni saberlos utilizar o que estemos
tomando las mejores decisiones.
• Las organizaciones estaban acostumbradas a manejar la
información en silos, de forma más aislada, el reto ahora
es cómo usar esta información de forma que tenga
mucho más sentido y que sea multifuncional.
• Conectar la necesidad del cliente con la productividad
interna dependerá de que pensemos diferente, le demos
sentido y logremos hacer relaciones entre los datos,
para esto se requerirá de nuevo talento que sepa cómo
utilizar e interpretar estas nuevas herramientas, por
lo que no es sólo un tema tecnológico sino también
de talento estratégico.
• Para hacer una administración adecuada de datos
que gestionen información de distintas fuentes, es
necesario determinar algoritmos y patrones de riesgo,
para lograr echar adelante un modelo se procesan más
de 1000 millones de registros. Aquí entra un tema de
equilibrio, porque a veces si el modelo era el correcto,
el software no era el indicado y si el performance era
aceptable, no llegaba a ser lo óptimo.
CIO Roundtable ¿Está lista su organización para aprovechar el potencial que ofrece Big Data?
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Opinión de los asistentes
Finalmente, se les pidió a los asistentes que expresaran
sus opiniones sobre el tema. Estas fueron algunas de sus
conclusiones:
• Big Data no sólo se refiere a la información que se
produce al interior de la empresa, sino que su alcance
va más allá, no todos necesitan un nivel de detalle tan
profundo, pero varias empresas, según las necesidades
de su industria, requieren ese nivel de información. Big
Data no es solo un tema de volumen de información,
sino también de tiempo de respuesta, para que se pueda
traducir en una ventaja competitiva.
• La cuestión del talento debe realizarse por medio
de la colaboración entre las distintas áreas del negocio,
como gente de ventas y mercadotecnia trabajando
en conjunto con el área de tecnología, que pueden darle
más sentido a los datos recabados. Se trata de saber
qué extraer y para qué.
• Uno de los temas prioritarios es la seguridad de la
información: quién es el dueño y cómo se maneja
éticamente; también es importante saber qué información
extraer; si no se decide correctamente, se corre el peligro
de perder el objetivo.
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• El reto más importante son los datos no estructurados
más allá de la empresa, pero primero habría que pensar
si ya se usan correctamente los datos estructurados,
asimismo, se debe tener bien claro los alcances
de la estrategia para tener un ROI adecuado, ver si no
es un costo demasiado alto, cuál es límite de lo que se
busca analizar.
• Antes de pensar en un proyecto de Big Data, tendríamos
que pensar si lo que tenemos de infraestructura
tecnológica es suficiente y cuál es la calidad de datos
que buscamos, esto debe ir antes de cualquier proyecto,
porque corremos el riesgo de tener una gran inversión
tecnológica, con una información que no cumpla con
las expectativas de lo requerido.
• Más que el almacenamiento de la información, el gran
reto es cómo explotar la herramienta, cómo hacerle
las preguntas correctas a ese “gran oráculo” y luego
qué hacer para cuándo nos responda, puesto que la
información que no genera acciones, no sirve para nada.
• En cuanto al tema de privacidad, la sociedad podría
reaccionar y reclamar sus patrones de consumo
y comportamiento como parte de su información
privada, hoy existe la protección de datos, pero sólo
los datos directos, por lo que tenemos que estar
preparados para reaccionar ante este tipo demandas
de los consumidores.
Conclusiones
Big Data sin duda es una oportunidad histórica para
transformar los negocios. Dentro de muy poco tiempo
todas las industrias sufrirán los impactos de esta creciente
avalancha de datos que esperan ser gestionados. Esta nueva
realidad requerirá capacidades tecnológicas y humanas
que aún estamos descubriendo y que impondrán nuevos
retos a las organizaciones.
Muchas compañías están entrando en acción utilizando
recursos que ya tienen. Están trabajando en paralelo
con las inversiones relacionadas en administración de
la información, inteligencia de negocios, minería de datos
y análisis tradicionales. Pero antes de cualquier acción,
deténgase y piense en lo que su organización necesita.
Big Data significa algo diferente con diversos niveles
de valor, para diferentes organizaciones.
Para algunas compañías, Big Data puede ser un componente
importante o central de su estrategia. Para otros podría ser
una distracción muy cara. Pero, ¿realmente ayudará a su
compañía? No olvidemos que en última instancia, se trata
de tomar mejores decisiones de negocio. Lo invitamos a
conocer con mayor profundidad este tema, contactando
a los expertos de Deloitte.
Contacto:
Omar Camacho
Socio Consultoría Responsable
de Clientes y Mercados
Tel. +52 (55) 5080 7081
ocamacho@deloittemx.com
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Socio Consultoría Responsable
de la línea de servicio de TI
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jupinacho@deloittemx.com
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linhernandez@deloittemx.com
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Reino Unido, y a su red de firmas miembro, cada una de ellas como una entidad legal única e independiente.
Conozca en www.deloitte.com/mx/conozcanos la descripción detallada de la estructura legal de Deloitte Touche
Tohmatsu Limited y sus firmas miembro.
Deloitte presta servicios profesionales de auditoría, impuestos, consultoría y asesoría financiera, a clientes públicos
y privados de diversas industrias. Con una red global de firmas miembro en más de 150 países, Deloitte brinda
capacidades de clase mundial y servicio de alta calidad a sus clientes, aportando la experiencia necesaria para
hacer frente a los retos más complejos de los negocios Cuenta con alrededor de 200,000 profesionales, todos
comprometidos a ser el modelo de excelencia.
Tal y como se usa en este documento, “Deloitte” significa Deloitte Consulting Group, S.C., la cual tiene el derecho
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tecnología de la información, estrategia y operaciones y capital humano) en México bajo el nombre de “Deloitte”.
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